cvxopt.matrix和numpy.array之间的Python 3转换

python:python3.2 cvxopt:1.1.5 numpy:1.6.1

我读

我得到

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: non-numeric element in list

---

检查我在cvxopt讨论论坛（）上贴的补丁dense.c。用这个重新编译，您将能够将np数组转换为密集矩阵。我假设对稀疏矩阵进行同样的编辑是必要的，但由于我不需要它们，我将把它留给开发人员。

虽然它不是固定的，但这是一个简单的解决方法

cvxopt.matrix(nparray)

是

相反的方向更难。如果需要int数组

np.vectorize(lambda x: int.from_bytes(x, 'big'))(np.array(cvxoptmat).T)

对于双阵列：

import struct
np.vectorize(lambda x: struct.unpack('d', x))(np.array(cvxoptmat).T)

---

截至

cvxopt==1.1.9

和

numpy==1.13.1

：

import cvxopt
import numpy as np

a = cvxopt.matrix(np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]))
print(a)

产生输出

[  7   8   9]
[ 10  11  12]

而

a

是一个

<2x3 matrix, tc='i'>

---

结果矩阵具有整数类型（），因为起始

numpy

数组包含整数。以

double

开头会导致

'd'

类型。

我认为这是一个bug。您的代码在Python2.7中运行良好（如您提到的教程中所述）。我建议您向cvxopt讨论论坛（）提问。您可以尝试在调用

numpy.array

时强制使用

dtype=float

。@PierreGM刚刚尝试过。不起作用：-（.修补的稠密.c仅在从numpy.array转换为cvxopt.matrix时起作用，而不是相反。

import cvxopt
import numpy as np

a = cvxopt.matrix(np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]))
print(a)

[  7   8   9]
[ 10  11  12]

<2x3 matrix, tc='i'>